【摘 要】
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垃圾分类是解决日益严峻生活垃圾状况恶化局面的突破口,如何鼓励广大居民踊跃参与垃圾分类,提升垃圾分类质量,是我国政府迫切关注的问题。近年来,随着信息技术的不断渗透,智能识别和数据分析技术也已经应用到垃圾分类之中。基于此,本文旨在通过对生活垃圾分类数据的实证分析,将数据分析与社会治理相结合,基于真实数据的驱动,采用RFM模型和Rank Net预测方法,对基于积分激励制度的垃圾分类影响因素和分类效果进行
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垃圾分类是解决日益严峻生活垃圾状况恶化局面的突破口,如何鼓励广大居民踊跃参与垃圾分类,提升垃圾分类质量,是我国政府迫切关注的问题。近年来,随着信息技术的不断渗透,智能识别和数据分析技术也已经应用到垃圾分类之中。基于此,本文旨在通过对生活垃圾分类数据的实证分析,将数据分析与社会治理相结合,基于真实数据的驱动,采用RFM模型和Rank Net预测方法,对基于积分激励制度的垃圾分类影响因素和分类效果进行分析,并在此基础上进行垃圾分类行为的模拟仿真,探索用户对于生活垃圾分类积极性的影响,以期为提升社区生活垃圾分类质量提供参考。本文具体的工作如下:（1）基于积分激励制度的垃圾分类影响因素分析。本章通过相关性分析,对公众监督情况、组织落实情况和宣传工作情况展开讨论并提出相应合理建议。其中,公众监督情况是指居民的垃圾投递行为与是否被注视有关,结果显示公众关注对生活垃圾处理行为有着显著的促进作用;组织落实情况由四个关键指标（注册率、参与率、准确率、分出率）表示,通过关键指标时间变化趋势和相关性分析展开论述;根据上门宣传累计次数与四个关键指标的相关性分析,对宣传工作情况的具体效果展开讨论,结果显示上门宣传有助于注册率的增加,但是对于参与率和准确率的促进效果还有待提升。（2）基于积分激励制度的垃圾分类效果分析。从垃圾投递数据出发,根据RFM模型对用户进行分类,引入Rank Net预测,采用居民该月投递垃圾的有序性和兑换货物的次数作为预测的特征值,预测下一个月该居民的用户类别。根据Rank Net预测结果显示,在有序性基础上引入兑换货物的次数可以显著提高预测准确性。在验证积分激励制度的有效性的同时,也从数据方面为垃圾分类积分激励制度的持续推广提供支持。（3）基于多主体仿真模拟的垃圾分类激励行为分析。在谢林模型和生命游戏模型的基础上,建立用户价值转变的多主体仿真模型,主要围绕主观规范、分类知识和分类态度进行构建,以探讨个体内在因素对居民参与垃圾分类积极性的影响。仿真结果表明:居民的垃圾投递积极性受到主观规范的影响,即存在“近朱者赤,近墨者黑”的交互关系;分类知识和分类态度与居民的垃圾投递积极性均存在正相关关系。鉴于此,本文提出做好宣传工作,提高居民的分类知识水平、妥善利用主观规范,开展差异化激励措施和以公平性加强分类态度,提升激励效果的政策建议。
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